张士玉小黑屋

Linux中进程的六种状态目录R运行状态（running）S睡眠状态（sleeping)D磁盘休眠状态（Disksleep）T停止状态（stopped）Z僵尸状态（Zombies）僵尸进程是什么为什么要有僵尸进程僵尸进程的危害X死亡状态（dead）孤儿进程为了弄明白正在运行的进程是什么意思，我们需要知道进程的不同状态。一个进

导语每日游戏更新系列——今天带大家来看看扫雷小游戏！它是许多人接触到的第一款游戏，大概也是广大办公族和无网学生无聊时消遣的最佳游戏。在那些还没有网（被切断网）的岁月，扫雷曾陪伴无数人度过了他们的童年。你的最佳纪录是多少了？对于许多90后、00后来说，扫雷这个电脑上自带的小游戏早就变成古早的历史，再一次提到扫雷这个名字的时候，对许多人来说，仿佛就是上世纪的事情了。​就像是偶尔点开微信的跳一跳小游戏，发现排行榜上还有人在孤独的霸榜一样。已经2021年了，还有许多90

评价一个路由协议的好坏：占用资源多少收敛速度快慢选路是否合理RIP以跳数作为开销值来选路，就可能存在不合理性RIP–距离矢量性协议以跳数作为开销值进行选路，本身存在不合理性由于RIP本身计时器时间较长，收敛速度较慢RIP单个数据包占用资源并不算大，但是因为RIP存在30s一次的周期更新，所以整体看来，RIP的资源占用很大由于RIP三个维度的表现都不算太好，所以只能适用于中小型网络环

红点基本上是游戏中必备的吧，红点遍地有，所以需要一套统一的红点系统来管理。lua中判断Unity对象是否为空--判断unity对象是否为空,如果你有些对象是在c#删掉了，lua不知道functionIsNil(uobj)if(uobj==nil)thenreturntrueendif(uobj:Equals(nil))thenreturntrueend

您可能感兴趣的文章推荐画解顺序表画解链表画解栈画解队列画解哈希表画解二叉树画解图画解排序前言  「动态规划」作为算法中一块比较野的内容，没有比较系统的分类，只能通过不断总结归纳，对各种类型进行归类。「动态规划」（即Dynamicprogramming，简称DP）是一种在数学、管理科学

第四章ACPI硬件规范...24.1Hardware-ReducedACPI34.1.1Hardware-Reduced事件...34.1.1.1GPIO提示事件或中断提示事件...34.1.1.2基于中断的唤醒事件...44.2FixedHardware编程模型...44.3通用硬件编程模型...44.4图例...64.5寄存器位符号...74.6ACPI硬件型号...74.6.1硬件预留位...114.6.2硬件忽略位...114.6.3硬件只写位...114.6.4跨设备依赖关系...114.6.4.1例一:相关设备干扰...114.6.4

目录第三章ACPI概念...23.1系统电源管理...33.2电源状态...33.2.1电源按钮...43.2.2平台电源管理特点...53.2.2.1移动电脑...53.2.2.2台式电脑...53.2.2.3多处理器和服务器pc.53.3设备电源管理...63.3.1设备电源管理模式...63.3.2电源管理标准...73.3.3设备电源状态...73.3.4设备电源状态定义...73.4控制设备电源...83.4.1获取设备电源能力...83.4.2设置设备上下电状态...83.4.3获取设备电源状态...93.4.4唤醒系统...9

ApacheFlink社区很高兴宣布Flink1.13.0的发布！200多个贡献者为这个新版本处理了1000多个问题。该版本使我们迈出了一大步：将流处理应用程序变得与其他任何应用程序一样自然且易于管理。新的反应式扩展模式意味着通过仅更改并行进程数，就可以像在任何其他应用程序中一样扩展和扩展流应用程序。该版本还突出显示了一系列改进，可以帮助用户更好地了解应用程序的性能。当流的流动速度不如您期望的那样快时，它们可以帮助您理解原因：加载和反压可视化可识别瓶颈，CPU火焰图可识别应用程序中的热代码路径，以及状态访问延

ApacheSpark3.1.x版本发布到现在已经过了两个多月了，这个版本继续保持使得Spark更快，更容易和更智能的目标，Spark3.1的主要目标如下：•提升了Python的可用性；•加强了ANSISQL兼容性；•加强了查询优化；•Shufflehashjoin性能提升；•HistoryServer支持structuredstreaming 更多详情请参见这里。在这篇博文中，我们总结了3.1版本中SparkStreaming的显著改进，包括新的流式表&#x

作者|Robin翻译|周凯波Contentsquare公司的Robin总结了他们将Spark任务迁移到Flink遇到的10个『陷阱』。对于第一次将Flink用于生产环境的用户来说，这些经验非常有参考意义。采用新的框架总是会带来很多惊喜。当你花了几天时间去排查为什么服务运行异常，结果发现只是因为某个功能的用法不对或者缺少一些简单的配置。在Contentsquare[1]，我们需要不断升级数据处理任务，以满足越来越多的数据上的苛刻需求。这也是为什么我们决定将用于会话[2]处理的小时级Spark任务迁移到Flink[3] 流服务。这